Contribution à l’optimisation de l’écoulement de puissance par les méthodes d’intelligence artificielle améliorées

La répartition optimale de la puissance réactive (ORPD) est une tâche importante pour atteindre un meilleur état d’économie, de sécurité et de stabilité du système de l’énergie électrique. Il s'agit d'un problème d'optimisation complexe qui vise à identifier les variables de contrôle optimales des différents équipements de régulation du réseau afin de minimiser une fonction objective sous contraintes. De nombreuses techniques méta-heuristiques ont été proposées pour surmonter les diverses complexités dans la résolution du problème ORPD, qui sont caractérisées par l'exploration et l'exploitation du mécanisme de recherche. L'équilibre entre ces deux caractéristiques est un défi à surmonter pour aboutir à une meilleure qualité de solution. L'algorithme de la colonie Artificiel des Abeilles (Artificial Bee Colony - ABC) est une méthode méta-heuristique réputée, s'est avéré efficace en matière d'exploration et faible en matière d'exploitation, ce qui rend nécessaire l'amélioration de la version de base de l'algorithme ABC. L'algorithme Salp Swarm (SSA) est une méta-heuristique nouvellement développée, basée sur un essaim, qui possède la meilleure capacité de recherche locale en utilisant la meilleure solution globale à chaque itération pour découvrir des solutions III prometteuses. Dans ce sujet de recherche, une nouvelle approche hybride basée sur les algorithmes ABC et SSA (ABC-SSA) est développée et appliquée pour résoudre le problème ORPD. L'approche proposée tente d'améliorer la capacité d'exploitation de l'algorithme ABC en utilisant SSA. L'efficacité de l'ABC-SSA est examinée en utilisant quatre réseaux électriques d'essai standard : IEEE 30 bus, IEEE 57 bus, IEEE 118 bus et IEEE 300 bus à grande échelle, en tenant compte des célèbres fonctions objectives du problème ORPD, notamment les pertes totales de puissance active de transmission (Ploss), l'écart total de tension (TVD) par rapport à l’amplitude de tension nominale et l'indice de stabilité de la tension (VSI) des jeux de barres de charge. Les résultats de simulation obtenus ont prouvé que l'ABC-SSA proposé est plus efficace que l'ABC, le SSA et d'autres techniques d'optimisation méta-heuristiques récemment développées dans la littérature du domaine d’application

Integration of renewable energy sources: reliability-constrained power system planning and operations using computational intelligence

Renewable sources of energy such as wind turbine generators and solar panels have attracted much attention because they are environmentally friendly, do not consume fossil fuels, and can enhance a nation’s energy security. As a result, recently more significant amounts of renewable energy are being integrated into conventional power grids. The research reported in this dissertation primarily investigates the reliability-constrained planning and operations of electric power systems including renewable sources of energy by accounting for uncertainty. The major sources of uncertainty in these systems include equipment failures and stochastic variations in time-dependent power sources. Different energy sources have different characteristics in terms of cost, power dispatchability, and environmental impact. For instance, the intermittency of some renewable energy sources may compromise the system reliability when they are integrated into the traditional power grids. Thus, multiple issues should be considered in grid interconnection, including system cost, reliability, and pollutant emissions. Furthermore, due to the high complexity and high nonlinearity of such non-traditional power systems with multiple energy sources, computational intelligence based optimization methods are used to resolve several important and challenging problems in their operations and planning. Meanwhile, probabilistic methods are used for reliability evaluation in these reliability-constrained planning and design. The major problems studied in the dissertation include reliability evaluation of power systems with time-dependent energy sources, multi-objective design of hybrid generation systems, risk and cost tradeoff in economic dispatch with wind power penetration, optimal placement of distributed generators and protective devices in power distribution systems, and reliability-based estimation of wind power capacity credit. These case studies have demonstrated the viability and effectiveness of computational intelligence based methods in dealing with a set of important problems in this research arena

Machine learning assisted optimization with applications to diesel engine optimization with the particle swarm optimization algorithm

A novel approach to incorporating Machine Learning into optimization routines is presented. An approach which combines the benefits of ML, optimization, and meta-model searching is developed and tested on a multi-modal test problem; a modified Rastragin\u27s function. An enhanced Particle Swarm Optimization method was derived from the initial testing. Optimization of a diesel engine was carried out using the modified algorithm demonstrating an improvement of 83% compared with the unmodified PSO algorithm. Additionally, an approach to enhancing the training of ML models by leveraging Virtual Sensing as an alternative to standard multi-layer neural networks is presented. Substantial gains were made in the prediction of Particulate matter, reducing the MMSE by 50% and improving the correlation R^2 from 0.84 to 0.98. Improvements were made in models of PM, NOx, HC, CO, and Fuel Consumption using the method, while training times and convergence reliability were simultaneously improved over the traditional approach